7 小时连续重构不掉线！一骑绝尘的Claude 终于遇到对手：Greg Brockman亲自解读AI编程重大突破

编译 | Tina

9 月 16 日，OpenAI 正式推出一款新模型 GPT-5-Codex ，这是一个经过微调的 GPT-5 变体，专门为其各种 AI 辅助编程工具而设计。该公司表示，新模型 GPT-5-Codex 的“思考”时间比之前的模型更加动态，完成一项编码任务所需的时间从几秒到七个小时不等。因此，它在代理编码基准测试中表现更佳。

GPT-5-Codex 的发布，为近来“编码代理”（Coding Agents）领域或许最剧烈的一波氛围转折画上了句号。

过去一年多里，从去年 6 月的 Claude 3.5 Sonnet、到 2 月的 3.7 Sonnet 与 Claude Code，再到 5 月的 Claude 4，Anthropic 在编码场景几乎是一骑绝尘，牢牢占据主导地位。期间公司营收一路飙升至 50 亿美元（其中 10% 来自 Claude Code），市值冲到 1830 亿美元，单单增加了 1220 亿美元市值。

这一切显然点燃了 OpenAI 的斗志。要知道，早在 2021 年，OpenAI 就发布了最初的 Codex，催生了 GitHub Copilot——全球第一个 AI 编程工具（如今仍有 182 位开发者在持续贡献）；GPT-3 还启发了 Debuild，预示了后来所有的 vibe coding 创业潮。此后，OpenAI 也在 o1 和 GPT-4.1 中重新把编码能力放回优先级。

GPT-5-Codex 在 SWE-bench 上的得分是 74.5%，几乎与 GPT-5 thinking 在 477 子集上的 74.9% 持平。那么，是什么让 GPT-5 的整体口碑迎来大逆转？

原因之一是：Codex 团队真的“在猛干活”。

其一是“多面统一”的代理。Greg 在今天的一个播客中提到：

“年初我们设定了一个公司目标：年底前做出一个代理式软件工程师。要弄清楚这到底意味着什么，如何实现，如何整合所有机会与算力，这是 OpenAI 许多人一起承担的一项巨大任务。”

最初的代理式 SWE 外壳叫做 10X，运行在终端里。如今，随着新 Codex CLI、“ChatGPT Codex”（现改名 Codex Cloud）、IDE 扩展（2.5 周安装量突破 80 万），以及 GitHub 代码审查机器人，OpenAI 已经形成了一整套覆盖各种需求的交互界面。

其二是更优的后训练特性。OpenAI 一贯强调研究与产品的紧密结合。今天的播客里也提到了几个重要特性，最重要的莫过于“长时间运行的代理任务”上的重大改进。

Thibault Sottiaux 说：

“这个模型展现出一种能力：能坚持更久，具备复杂重构任务所需的‘韧劲’。

但同时，对于简单任务，它响应得非常快，不用多想就能给出答案。这让它成为一个很好的合作者——你可以提问、定位代码、规划方案；而一旦放手，它就能长时间连续工作。

我们在内部见过它连续工作 7 小时完成复杂重构，这是此前从未有过的。我们也在代码质量上投入了巨大精力，它正是针对 Codex 用户的实际需求进行了优化。”

这种经过巧妙运用的“韧劲”，正是让 GPT-5-Codex 成为一个更全面、更实用的代理式编程模型的关键。它不只是针对最难的问题进行优化，然后逼得用户在较简单任务上切换到“更笨”的模型。

我们翻译了本次播客访谈的完整内容，带你深入了解 OpenAI 团队如何打造 GPT-5-Codex，以及它背后的技术与故事。

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 为何编程是 AGI 研究的特殊例外

Andrew Mayne：今天我们要聊 Codex。我其实从最早版本开始就用过它，那时候我还在这里工作。现在你们有了新版本，我整个周末都在玩，非常震撼，真的没想到短短几年内这项技术能进步到这个程度。我很想知道当初的起源故事：一开始怎么会想到用语言模型来写代码的？

Greg Brockman：我记得在 GPT-3 时代，第一次看到这种迹象：给一个 docstring，或者一个 Python 函数的定义，模型就能把代码补全。当你第一次看到这个的时候，就知道这东西一定能成，而且会很大。当时我们还谈过一些理想化的目标，比如说想象一下，如果语言模型能写出一千行连贯的代码，那就太惊人了。这就是我们当时的大目标。而现在，这个目标早已被实现并超越了。其实我们现在已经习惯了，都不觉得稀奇。但在研发过程中，你往往只看到模型的漏洞和缺陷。偶尔退一步去看，就会发现技术真的走了很远。

Thibault Sottiaux：是啊，令人难以置信的是我们人类多么习惯于这种持续的改进，它很快就变成了日常工具。每天都在用，然后回想一下，一个月前还根本不可能做到的事情，现在却已经习以为常。这真的挺令人着迷，人类对新事物的适应速度是如此之快。

Greg Brockman：不过我们一直有个困境，就是到底要不要在某个领域深耕。因为我们的使命是 AGI，通用智能。所以从直觉上说，我们是想把所有能力一视同仁地提升。但编程一直是个例外。

我们针对编程有完全不同的研究计划，专注在编程数据、代码指标，以及模型在代码任务上的表现。后来我们也开始在其他领域尝试这种方法。但对编程来说，我们一直都给予了特别的关注。

比如 GPT-4，我们最终推出了一个全能型的大模型，但其实我们也训练过 Codex 模型，还做过偏向 Python 的模型。在 2021 年左右，我们真的很努力地想把代码能力推到极限。当时我们做的 Codex 演示，或许就是今天所谓 Vibe coding 的最早雏形。

我还记得当时构建的交互界面让我突然意识到：普通语言模型的交互非常简单，就是补全一句话，或者接个对话。但代码不同，代码是要“活”的，要执行，要和工具连接。 这时你就会发现，所谓的“交互外壳”（harness）本身，和智能模型本身一样重要，它决定了模型能不能真正用得起来。从那一刻起我们就明白了这一点。

今年我们用上了更强的模型，就不仅仅是去参加编程比赛、追求原始能力，而是要让它真的好用。于是我们在训练中引入多样化的环境，把模型和真实开发场景接起来，再配合合适的交互外壳。这也是 Thibault 和他的团队特别努力推进的方向。

Andrew Mayne：你能不能把 “harness” 用更简单的方式解释一下？

Thibault Sottiaux：其实很简单。模型本身只是一个输入—输出系统。所谓 harness，就是把它和其他基础设施集成起来，让它能真正作用于环境。这包括工具、循环方式，比如我们说的“agent loop”（代理循环）。单看起来其实很简单，但当你把这些部分真正端到端地结合起来训练时，你会看到一些很神奇的行为——模型能替你行动、创造，成为真正的合作者。你可以把它类比成：大脑是模型，而 harness 就是身体。

Andrew Mayne：没错，很有意思。想想 GPT-3 的时代，我们还得写带注释的代码，比如在 Python 函数前加 # 注释，告诉模型这函数是干什么的。而现在的模型已经能很自然、直觉地写代码了。你刚才提到过通用模型和编程专用模型的区别——这是因为用户需求很大，还是你们自己想要这样去用？

Greg Brockman：两者都有。比如在 2022 年，我们和 GitHub 合作推出了 Copilot。当时第一次真正感受到了 AI 进入编程工作流的感觉：它能加速你。但那时也有很多问题，比如界面设计该怎么做：要不要像 Ghost text 一样自动补全，还是要提供一个下拉菜单给不同选项？不过有一点很明确：延迟本身就是产品特性。自动补全的延迟门槛是 1500 毫秒，超过这个时间就没人愿意等了，再聪明也没用。所以当时的共识就是：在延迟限制内，用上最聪明的模型。但后来有了 GPT-4，它更聪明，但无法满足延迟要求。这时候怎么办？我们发现答案是：换 harness，换界面。你必须让交互方式和模型能力共同演化。

速度快又聪明的模型当然好，但就算是更聪明却慢一些的模型，也绝对值得，因为智能带来的回报在长期一定会显现。

Andrew Mayne：当年做 GitHub Copilot 的时候，我确实没能理解这个点。那时觉得只要模型能补全就行了，没意识到 harness 和工具的作用能带来这么大的差别。现在有了 CLI，比如 Codex CLI，我可以在命令行里用它，还有 VS Code 插件，甚至可以直接部署到网页上。我当时并不完全理解这些价值。你们自己是怎么用这些东西的？在哪些地方感觉最有用？

Thibault Sottiaux：回到一开始的观察：很多开发者在用 ChatGPT 调试非常复杂的问题。他们会不断尝试把更多上下文塞进去：代码片段、堆栈追踪，然后贴给模型求助。随着交互越来越复杂，我们突然意识到：与其让用户主导交互，不如让模型自己去找上下文、自己推理和调试，这样用户就能坐看模型干活。这个思路的转变，让我们开始更认真地思考 harness，并赋予模型自主行动的能力。

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 CLI、IDE 与终端：不同工具的适用场景

Greg Brockman：我们当时也在尝试不同的形态。年初时我们做过几种不同实现：比如异步的 agent harness，也做过本地体验。

Thibault Sottiaux：我们还在终端里跑过原型。后来觉得这还不够“AGI 味儿”，我们想让它能规模化、远程运行。你合上笔记本，它还能继续干活，你甚至可以用手机远程跟进。这感觉太酷了，所以我们就往那方向推进。但其实在终端里的版本是完全能用的，OpenAI 内部很多人也在高效使用。那个工具当时叫 “10X”，因为它真的让生产力提升了 10 倍。但最后我们没把它作为产品发布，因为感觉还不够打磨完善。

于是我们尝试更多形态，先重点做异步。现在我们又回过头，把 agent 带回到终端和 IDE。最终的目标是把它变成你身边的一个协作者，并且嵌入到你已经在用的开发工具里。

Greg Brockman：我们还做过其他尝试，比如远程守护进程连接本地 agent，这样能两者兼得。其实我们发现，这里几乎是一个“形态矩阵”，可以异步、可以本地同步、也可以混合。问题在于我们到底该把重心放在什么地方：是做成通用的、能适配各种环境的外部化工具，还是先专注在内部环境，把内部工程师的体验做到极致？我们当然都想做。但如果自己都用不好，又怎么可能让全世界都用得好呢？这就是我们的挑战，要找准聚焦点，让工程努力产生最大价值。

今年我们确立的一个公司目标就是：年底前做出一个“代理式软件工程师”。这意味着什么？怎么实现？怎么把资源和算力投入其中？这是一个庞大的工程，很多人都在为此努力。

Andrew Mayne：你刚提到 “10X” 这个内部工具，它看起来非常有用，但你们最终没有对外发布。这类决策一定很难吧？什么时候应该公开，什么时候不该？像云端代码现在非常强大，我猜也是类似的故事——先内部使用，然后再对外部署。那接下来你们是怎么判断重点放在哪里的？比如能在云端跑、能做类 agent 的任务，我走开它就继续干。但对我来说，这种新形态太新了，很难完全理解。有时这些东西需要先沉淀一段时间，人们才会慢慢发现价值。你们内部有人有类似的“啊哈时刻”吗？

Greg Brockman：当然有。我觉得我们已经能大致勾勒未来的样子了：未来你肯定会想要一个拥有自己电脑的 AI，它能调用一批代理并行完成任务。你早上起来，喝着咖啡，顺手给它点反馈，比如“这个结果不对”或者“流程需要这样改”。但模型还没聪明到让这种交互成为日常。所以现在，模型依然需要在你的终端、在你的编辑器里，贴近你原本的工作方式来帮忙。这就是当下。

对我们来说，现在和未来是交织的： 一方面要把 AI 带入代码审查、主动帮你生成有用的内容；另一方面，更多的 PR 也带来新挑战，比如你要如何筛选出真正值得合并的？这些机会都摆在眼前，我们也看到 OpenAI 内部的开发模式、代码库结构都开始因而发生变化。

Thibault Sottiaux：是的，背后有两个关键点。第一，基础设施真的很难。我们当然希望所有代码、任务、包都能完美容器化，这样就能规模化运行。但现实是，很多人都有复杂的环境配置，只能在他们自己的笔记本上跑。

我们希望能够利用（用户现有的环境），在用户所在之处与他们“会合”，这样他们就不必为了 Codex 去做特定配置。这样就能给大家一个非常容易上手的入口，让你直接体验到一个强大的编码代理能为你做什么。

同时，这也让我们可以去试验“正确的交互界面”应该是什么样子的。六个月前，我们还没在玩这些类型的工具。一切都非常新，而且在快速演进。

我们必须持续在这方面迭代和创新——到底什么是合适的界面、怎样才是和这些代理协作的正确方式。老实说，我们还没觉得已经把它打磨到位了，这还会继续演进。 但把它做成零配置、开箱即用、极易上手，就能让更多人从中受益、愿意去尝试。对我们来说，这还能带来反馈，帮助我们持续创新——这非常重要。

Greg Brockman：我记得年初我和我们的一位工程师聊天，他非常出色。他说，ChatGPT 有一个集成，可以自动看到终端里的上下文。他说这是颠覆性的，因为他不再需要复制粘贴错误信息了。他可以立刻问：“嘿，问题出在哪？”然后它就能告诉他，效果非常好。你会意识到，这是我们做的一个集成本身带来的巨大改变，并不只是因为模型更聪明。

我觉得很容易被其中某一个维度吸引，只盯着它，问“到底哪个更重要？”但答案是：两者都重要。回想我们在 2020 年最初发布 API 时，我一直是这么想的：一个 AI 的“可取性”有两个维度。一是智能，可以把它看作一个轴向；二是便利性，你可以把它理解为延迟、成本，或者它可用的集成能力。

这两者之间存在一个“可接受区域”。比如说，如果一个模型非常非常聪明，但要运行一个月才能出结果——你可能还是会用，如果它能产出极其有价值的代码，或者某种疾病的解药之类的成果，那也值得。相反，如果模型并不那么智能、能力有限，那你可能只想用它做自动补全。这时它就必须极其方便——几乎不给你带来任何认知负担地给出建议，类似这种。

而我们现在所处的位置，当然是在这个谱系上的某个点。我们有更聪明的模型，它们没有自动补全那么方便，但又比“等一个月才出答案”要方便得多。所以我们的挑战之一，就是搞清楚：什么时候该投资把“便利性”往左拉（更低延迟、更低成本、更好集成），什么时候该投资把“智能”往上推。这是一个巨大的设计空间，也正是它有趣的地方。

Andrew Mayne：是啊。我不知道你还记不记得，我在 2020 年做了一个在发布会上上过推荐的应用，叫 AI Channels。当时的挑战是，GPT-3 应用的能力很强，但我得写六百字的提示词才能让它干活。以每千 token 六美分的价格、再加上延迟，我当时觉得：这还不是适合它的世界。后来有了 GPT-3.5 和 GPT-4，你就一下子看到了那些能力。我很难说清楚为什么，但你能感受到一切都配合起来了。你刚刚也提到过，让模型能在你工作的地方看见上下文这件事。我记得我当时把内容从 ChatGPT 里复制粘贴到工作区，就像走进超市却拒绝拿购物车，抱着所有东西走到收银台——极其低效。一旦你把东西放到带轮子的车上，就顺畅多了。我觉得我们现在正看到各种这样的“解锁”。

而我现在面临的问题是：我坐下来要干活时，我该进 CLI 吗？用 VS Code 插件？还是用 Cursor？抑或是别的工具？你们是怎么做选择的？

Thibault Sottiaux：就现在而言，我们仍处在实验阶段，尝试不同的方式让你去和代理互动，并把它带到你已经高效的地方。比如，Codex 现在已经进入了 GitHub。你可以 @Codex，它就会替你干活。如果你写“@Codex，修这个 bug”或“把测试挪到这里”，它就会跑起来，在我们数据中心自己的“小笔记本”（独立计算资源）上去执行这些任务，你不需要操心。

但如果你是在一个文件夹里和文件打交道，那你就会面临一个选择：是在 IDE 里干，还是在终端里干？

我们观察到，资深用户在终端里发展出了非常复杂的工作流；而当你实打实地处理某个文件或项目时，你更偏好在 IDE 里做，因为界面更精致：你可以撤销、更直观看到编辑，不会只是从屏幕上“刷刷地滚过去”。

同时，终端又是一个很棒的“vibe coding”工具：如果你并不那么在意产出的具体代码本身，你可以就地生成一个小应用。那更像是把关注点放在互动与结果上，而不是具体代码文本。总之这还是一个“看你要做什么”的问题，但现在确实还是实验阶段，我们在尝试不同的方式，我想这还会持续一段时间。

Greg Brockman：我完全同意。我也认为，我们未来的方向会是把这些东西做得更加一体化。大家本来就会用多种工具：终端、浏览器、GitHub 网页界面、本地机器上的仓库……每个工具都有大家“何时该用它”的经验法则。因为我们还在实验阶段，所以这些东西看起来会彼此割裂、差异很大，你好像得去学一套新技能，理解每个工具的“可供性”（affordances）。

在我们迭代时，重要的是要认真思考它们彼此之间如何契合。你已经能看出一些趋势了：比如 Codex 的 IDE 扩展可以运行远程的 Codex 任务。我想，我们最终的愿景是：应该有一个 AI，既能使用它自己的电脑、自己的集群，也能“看着你的肩膀”在本地帮你。这两者不该是割裂的。

Thibault Sottiaux：对，我们把它想成一个“单一的编码实体”，始终在那儿帮助你、和你协作。就像我和 Greg 合作——有时我们在 Slack 上聊，有时当面交流……有时我们通过 GitHub 评审互动。和其他人类合作者互动时，这一切都很自然。我们对 Codex 的设想也是这样：一个具有代理特性的实体，真正意义上在你实现目标时为你“加速”。

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 代理记忆的局限

Andrew Mayne：那我们来聊聊一些使用方式，比如 agents.md。你能解释一下吗？

Thibault Sottiaux：好的。agents.md 是一组你可以提供给 Codex 的指令文件，它和你的代码放在一起。这样 Codex 就能多一点上下文，知道怎样更好地在代码库里导航并完成任务。

我们发现有两类内容放在 agents.md 里特别有用：第一，类似“压缩”的东西——对于代理来说，直接读 codex.md（原文如此）会更高效一些，而不必把整个代码库都探索一遍；第二，是那些在代码库本身并不明确表达的“偏好”，例如：测试其实应该放到这里，或者“我喜欢以某种特定方式来做事”。这两类东西——偏好，以及如何高效在代码库中导航的说明——都是非常适合写进 agents.md 的。

Greg Brockman：这里有一个很根本的问题：你如何把“你想要什么、你的偏好是什么”传达给一个“无上下文”的代理，同时替它节省掉一些人类上手时需要的“热身”过程？我们对人是这么做的——写 readme.md。而 agents.md 只是一个约定俗成的文件名，告诉代理“应该去看它”。

但这也反映了一个“时间点上的现实”：当前的代理记忆能力并不好。 比如你第十次运行代理，它真的从前九次给你解决难题的经历里获益了吗？所以我们确实有研究要做：怎样让它拥有记忆？怎样让一个代理真正去探索你的代码库、深刻理解它，然后把这些知识利用起来？这只是众多例子中的一个，但我们已经能看到在这些方向上有很多“触手可及”的研究成果在前方等着我们。

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 迁移与审查

Andrew Mayne：现在竞争格局非常激烈。曾经有一段时间，OpenAI 对很多人来说几乎是横空出世——突然就有了 GPT-3，然后是 GPT-4。现在 Anthropic 在做很棒的模型，谷歌的 Gemini 也很强。你们怎么看待这个版图？你们觉得自己的位置在哪里？

Greg Brockman：我认为还有很多进步空间。我更少去关注竞争，而是更多去关注潜力。因为我们在 2015 年创办 OpenAI 时，就认为 AGI 会比人们预期更早到来。我们只是希望在这一进程中能发挥积极作用。而这意味着什么、如何把它落实到实际执行，一直是我们要思考的核心任务。

所以当我们开始摸索如何构建真正有用、能帮助人们的模型时，把它真正带到人们手中就成了至关重要的事。你可以看看我们一路上做出的选择，比如推出 ChatGPT，并且提供广泛的免费使用。这是出于我们的使命——我们希望 AI 是人人可得、能惠及所有人。

在我看来，最重要的是保持这种指数级的进步，并且不断思考如何以积极、有用的方式带给大家。比如现在，我们有了 GPT-4 这一类预训练模型，再叠加强化学习，使其更可靠、更智能。想象一下：如果你只是“读过互联网”，只是观察过人类思维的碎片，然后第一次尝试写代码，你可能会很糟糕。但如果你能亲手去解一些棘手的编程问题，有 Python 解释器，有和人类一样的工具，那么你就能变得更加健壮和精炼。

现在我们让这些部分组合在一起，但必须继续推向下一层级。很明显，比如大规模重构代码库——目前还没人真正攻克。但这没有什么根本上的障碍。一旦解决，我觉得这会是企业级的“杀手级应用”。

想象一下，如果代码迁移的成本降低一半，那么可能会让迁移的数量增加十倍。再比如 COBOL，如今仍有大量系统困在 COBOL 里，可是已经没有新的 COBOL 程序员在培养了。这只会成为全世界的风险与负担。唯一的出路就是构建能够真正应对这种问题的系统。这是一个巨大的开放空间。指数曲线会继续下去，而我们必须跟上。

Andrew Mayne：我今天最喜欢的一个小插曲，是看到 OpenAI 发了一条推文，教大家如何在 CLI 中把 completions API 切换到 responses API。

Thibault Sottiaux：这是一个非常好的用法。我预计未来会有更多类似的场景——你给 Codex 特别的指令，让它可靠地执行重构，然后它就自己跑完。这太棒了。迁移真的是最糟心的事之一。没人愿意做迁移。没人想从一个库切换到另一个库，还要保证一切正常。如果我们能把大部分工作自动化，那会是一项非常美妙的贡献。

Greg Brockman：我觉得还有很多其他方向。比如安全补丁，这会很快变得重要，我们现在也很重视。另外，AI 还能生成新工具。想想 Unix 工具集的重要性——如果 AI 能为你构建工具，甚至为自己构建工具，就能搭建起一个复杂度与实用性不断提升的阶梯，推动效率飞轮持续运转。未来的 AI 不仅能写代码，还能执行自己的代码，管理服务，甚至做 SRE（站点可靠性工程）类的工作。这些都在地平线上，已经在开始发生，但还没到我们理想中的状态。

Thibault Sottiaux：我们在 OpenAI 内部解决的一个大问题是代码审查。

我们发现，随着代码量增长，瓶颈在于团队要处理的审查任务太多。于是我们专门打造了一个高信号的 Codex 模式，能对 PR（合并请求）进行深入审查，理解开发者的设计意图，再去验证代码是否实现了这个意图。它还能逐层深入，检查依赖关系，思考契约逻辑，指出一些即使是最优秀的审查员也要花上数小时才能发现的问题。

我们先在内部上线，效果非常成功。当它挂掉时，大家甚至很不满，因为觉得失去了安全网。它极大加速了团队，包括 Codex 团队本身。就在我们发布 IDE 扩展的前一晚，我的一位顶尖工程师提交了 25 个 PR。我们自动发现了不少 bug——Codex 找出了许多问题。第二天我们发布的 IDE 扩展几乎没有 bug，速度快得惊人。

Greg Brockman：很有意思的是，关于代码审查工具，人们一开始都很紧张。因为过去我们试过的所有自动审查实验，结果都是“噪音”——你收到一封来自机器的邮件，只觉得烦人，然后选择忽略。但现在我们看到完全相反的结果。

这说明，当能力低于某个阈值时，它就是净负担；可一旦超过阈值，人们就会主动需要它，甚至失去了还会很不满。我们的观察是：如果某个 AI 功能现在只是“有点用”，那么一年后它就会变得极其可靠、成为任务关键。这正是代码审查的发展方向。

Thibault Sottiaux：代码审查还有个很有意思的地方，就是要把人类一起带上，让它成为合作者。我们思考了很多，怎样才能让审查结果让你愿意去读，甚至觉得有收获——哪怕它偶尔错了。你能理解它的推理逻辑。而事实上，它超过九成的情况是正确的。就算你是代码作者或审查者，也常常能从中学到东西。

Greg Brockman：回到我们之前说的“进步速度”。想想 GPT-3 和 GPT-4，当时我们还很关注“双倍确认”的问题：AI 说错了，你指出来，它却会和你争论。

Andrew Mayne：对，它会坚持说自己对。

Greg Brockman：是啊。但我们现在早已远离那个阶段了。当然，在极少数边缘情况里还会发生，就像人类也会。但令人惊叹的是，我们已经到了这样一个水平：即使它没有完全抓住重点，它也能指出有价值的东西，提出合理的思路。我每次看完这些代码审查，都会觉得：“嗯，这说得对，我应该考虑一下。”

5

 GPT-5 Codex 的“七小时奇迹”

Andrew Mayne：说说我们为什么该为 GPT-5 Codex 感到兴奋？

Thibault Sottiaux：GPT-5 Codex 是 GPT-5 的一个版本，我们针对 Codex 做了优化。刚才我们提到过 harness（交互外壳），它就是针对 harness 优化的。我们把它视作一个紧密结合模型与工具的单一代理，因此更可靠。

其中一个显著特点是，它能坚持更长时间，具备处理复杂重构任务所需的“韧劲”。同时，对于简单任务，它响应得更快，不用深思熟虑就能直接答复。

它是一个很好的合作者：你可以问它关于代码的问题，让它帮你找出需要修改的部分，或者帮你理解与规划。而一旦你放手让它去做某个任务，它能长时间坚持。

我们在内部看到它最长连续工作 7 小时，完成非常复杂的重构，以前没见过其他模型做到这一点。我们也在代码质量上下了很大功夫。它就是为人们在 Codex 中的使用场景做了最优优化。

Andrew Mayne：当你说它能坚持七小时，不只是不断把上下文塞回去，而是它真的在做决策、判断重要性并往前推进？

Thibault Sottiaux：是的。想象一个特别棘手的重构。我们都经历过：代码库已经无法维护了，你必须做一些修改才能继续前进。这时你做个计划，然后交给 GPT-5 Codex，它就会一步步解决所有问题，让测试能跑通，最终完成整个重构。这就是我们看到它连续工作七小时完成的事例。

Greg Brockman：让我惊叹的是，这些模型的核心智能已经如此强大。三到六个月前，它们就已经比我更擅长在内部代码库里找到特定功能了。而这需要相当复杂的能力。

Andrew Mayne：那你是不是该“让位”了？比如说：“Greg，对不起了……”

Greg Brockman：（笑）但事实是，我能去做更多别的事。我想让人们认识我，不是因为我会在代码库里找功能点。这不是我定义自己工程价值的方式。我更想花时间去思考架构，去决定要跑多少个代理、分配到哪些任务。这就是我认为的核心价值：AI 能接管那些枯燥琐碎的部分，也能在有趣的部分成为合作伙伴。

我可以选择如何分配我的精力。我是个死忠 Emacs 用户，但我也用 VS Code、Cursor、Windsurf 这些工具，一方面是为了尝试，另一方面也是喜欢工具的多样性。但要把我从终端里拽出来很难。不过现在我们已经到了那个临界点：当我在重构时，我会想“我为什么要自己打这些东西？为什么要去回忆某个语法？”这都是机械的事情。我希望有个实习生帮我干，而现在我在终端里就有了这么个实习生。我觉得这真的很了不起。

Andrew Mayne：那我们来聊聊未来吧。你们怎么看？代理化的未来里，最让人兴奋的是什么？我们将如何使用这些系统？

Thibault Sottiaux：我们非常确信，未来的形态会是：在云端有大量代理组成的群体，由人类、团队、组织来监督和引导，创造巨大的经济价值。往后几年，这就是画面：数百万代理在公司和组织的数据中心里做有用的工作。

问题在于：我们如何一步步走到那里？如何找到合适的形态、正确的交互模式？其中一个必须解决的重大问题就是安全、保障和对齐。代理必须能做有用的工作，但必须以安全的方式。你始终要作为操作者、作为人类保持掌控。这就是为什么在 Codex CLI 里，代理默认在沙箱中运行，它不能随意修改你电脑上的文件。我们会持续投入很多努力，让环境安全，理解何时需要人类介入和批准某些操作，并逐步赋予更多权限。你的代理会有一组你允许它使用的权限，必要时还能在你的许可下“升级”，执行那些更高风险的操作。

Thibault Sottiaux：所以，要搞清楚整个系统，然后把它变成多代理（multi-agent），让个人、团队、组织都能去引导，并且与组织整体目标保持一致——这就是我认为的发展方向。虽然有点抽象，但我觉得非常令人兴奋。

Greg Brockman：是的，我完全同意。我觉得在更细的层面上，有很多技术问题需要解决。比如 Thibault 提到的“可扩展监督”问题——人类该如何管理那些不断产出大量代码的代理？你大概不会想去读每一行代码。事实上，现在大多数人也不会逐行看这些系统产出的代码。那么如何维持信任？如何确保 AI 产出的东西确实是正确的？

我认为这里有一些技术途径。我们从 2017 年起就在思考这些问题，当时我们首次发表了一些策略，探讨如何让人类或较弱的 AI 去监督更强的 AI，并通过这种方式逐步建立起信任和监督，确保即使在它们执行高难度、重要任务时，我们依然能掌握方向盘。这是一个非常重要的问题，而在开发更强大的编码代理时，它也有着非常实际的体现。

但我认为还有一些容易被忽略的维度。每到一个 AI 能力层级，人们就容易过拟合，觉得“啊，这就是 AI，将来也就是这样”。但我们还没有真正看到的是——AI 解决那些真正全新、困难的问题。现在大家想到的更多是“我需要重构代码”，你至少知道大致是什么样子，AI 会帮你完成很多工作，节省大量时间。但如果是那些根本无法用其他手段解决的问题呢？

我想到的不仅是编程领域，还包括医学，比如研发新药；材料科学，比如创造出具有全新特性的材料。我认为很快就会出现能够解锁这些应用的新能力。对我来说，一个重要的里程碑将是：当 AI 产出的成果本身极具价值和意义，不是因为它便宜，也不是因为它是 AI 产出的，而是因为它就是一项突破性的成果。即便不是 AI 独立完成，而是在人类协作下，AI 扮演了关键角色。

我们已经开始看到一些迹象。例如在生命科学领域，研究人员会让 o3 提出五个实验方案，他们尝试之后，四个失败，一个成功。而反馈是：结果大约相当于一个三、四年级博士生的水平，这简直令人惊讶——而这还是在 o3 时代。到了 GPT-5 和 GPT-5 Pro，我们看到的情况完全不同。科研人员会说：“好，这是真正在做新颖研究。”有时它并不是独立解决重大理论，而是与人类合作，把能力延伸到人类单独无法达到的地方。对我来说，这正是我们必须持续推进并做对的关键。

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 未来的软件工程

Andrew Mayne：我和人们谈未来时常遇到一个挑战：大家想象未来，总是把它看作是“披着闪亮外壳的现在”，比如有机器人，或者机器人写所有的代码。但你们刚刚提到，有些事是你喜欢做的，有些事是你不愿做的。那 2030 年会是什么样子？五年前是 GPT-3，那五年后呢？

Thibault Sottiaux：六个月前我们甚至都没有这些工具，所以要准确想象五年后的样子真的很难。但有一点很重要：那些作为关键基础设施、支撑整个社会运行的代码，我们需要持续去理解，并拥有工具去理解。这也是我们重视代码审查的原因——代码审查应当帮助你理解代码，成为一个队友，帮助你深入别人写的代码，甚至包括 AI 写的代码。

Greg Brockman：实际上我会说，我们已经存在一个问题：外面有很多代码并不安全。这种情况时常发生。我记得大约 12 年前的 Heartbleed 漏洞，那是互联网广泛使用的核心软件中的一个严重漏洞。而且你会意识到，这不是个别现象，类似的漏洞还有很多，只是没人发现。

Andrew Mayne：对啊，还有那么多 NPM 包，很多都被放着，可能有人往里塞了恶意代码。

Greg Brockman：没错。以往一直是攻防猫鼠游戏：攻击者越来越高级，防御者也越来越强。而有了 AI，你会想：到底哪一方会更有优势？可能它会加速这种猫鼠循环。但我觉得也有希望通过 AI 解锁全新的防御能力。比如形式化验证（formal verification），这可能就是防御的“终局”。让我兴奋的是：不只是延续这种无休止的竞赛，而是能带来更高的稳定性和可理解性。我认为在其他方面也会有类似机会，让我们以全新的方式理解系统。现在很多传统软件系统几乎已经逼近人类理解的边界了。

Thibault Sottiaux：我们构建 Codex 的原因之一，就是改善基础设施和现有代码，而不是单纯增加世界上的代码量。这一点非常重要。Codex 能帮助发现 bug，帮助重构，帮助找到更优雅、更高效的实现方式——达到同样的目标，甚至更通用，而不是制造出 1 亿行没人能看懂的代码。让我兴奋的是，Codex 能帮助团队和个人写出更好的代码，成为更优秀的软件工程师，最终创造出更简洁却能完成更多事情的系统。

Greg Brockman：我觉得 2030 年的一个重要图景是：我们将生活在一个“物质极大丰富”的世界。AI 会让创造任何你想要的东西，比你想象中容易得多——这可能不仅在数字世界，在物理世界里也会如此。

但同时，这将是一个“算力极度稀缺”的世界。我们在 OpenAI 内部已经感受到一点：不同研究项目为了算力争抢，研究成败常常取决于算力分配，这种情况的严重性难以言表。

我认为未来也会如此：你的创造力不仅受想象力限制，还会受限于算力。因此我们常常思考：怎样增加世界上的算力供应？我们既要提高智能水平，也要提升智能的可用性。而这归根到底是一个物理基础设施问题，而不仅仅是软件问题。

Thibault Sottiaux：我觉得 GPT-5 很惊人的是，我们能把它作为免费、Plus 以及 Pro 套餐的一部分提供。比如说，你订阅 Plus，就能用 Codex，也能用 GPT-5，就是大家用的同一个版本。而且它在这种方式下也非常高效。

Andrew Mayne：让我印象深刻的是：我觉得这个模型功能更强大，但价格和之前一样，甚至更低。这让我大吃一惊。

Greg Brockman：是的。我们在提升智能的同时，价格也在大幅下降。这其实很容易被忽略，但真的很疯狂。比如我们对 o3 做过 80% 的降价。回想 GPT-3 的时代，还是每千 token 六美分。

Andrew Mayne：对，最近有篇报道在抱怨，说“推理模型”更贵了。但他们没把推理模型和过去六七个月的新推理模型相比，也没看到它们效率提高了多少。

Greg Brockman：没错。而且这种趋势会持续。说到算力稀缺，我觉得有一个迹象很明显：现在大家在谈上百万 GPU 的集群。但未来可能很快就会变成：每个人都需要有一个专属 GPU 来运行他们的代理。这样算下来，我们可能需要接近 100 亿个 GPU。我们距离那个目标还差几个数量级。所以我们的工作之一，就是想办法增加算力供应，让它真实存在，同时在当前有限的算力下尽可能榨出最大价值。这既是效率问题，也是智能提升问题。但很明确，要把它真正实现出来，需要大量的工作与建设。

Thibault Sottiaux：还有一点有趣的是，代理与 GPU 的关系。如果 GPU 靠近用户会带来巨大好处。因为当代理执行时，它可能在几分钟里调用两百次工具，每一次都需要 GPU 和你的笔记本往返执行。如果 GPU 离你更近，延迟就会大幅降低，整个交互和运行过程都会更顺畅。

Andrew Mayne：我们时常被问到关于未来和劳动力的问题：学不学编程？

Thibault Sottiaux：我觉得现在是学习编程的绝佳时机。

Greg Brockman：我同意。一定要学编程，但更要学会使用 AI。这才是最重要的。

Thibault Sottiaux：用 Codex 学一门新语言非常有趣。我们团队里有不少人之前不懂 Rust，但我们决定用 Rust 来写核心 harness。结果他们借助 Codex 提问、探索陌生的代码库，很快就掌握了，还取得了很棒的成果。当然，我们也有经验丰富的 Rust 工程师来指导，确保质量。但总的来说，现在真的是学习编程的好时机。

Greg Brockman：我记得自己最初学编程时用的是 W3Schools 的教程，学 PHP、JavaScript、HTML、CSS。我当时在写第一个应用时，想实现数据序列化，但甚至不知道“序列化”这个词。我就自己设计了一种特殊字符序列作为分隔符。但如果数据里本身就包含这个序列呢？那就惨了（笑）。这种问题，教程里不会提醒你。但 Codex 在代码审查时就会告诉你：“嘿，有 JSON 序列化库，用这个就行。”所以我觉得编程的门槛会越来越低，你不用重新发明轮子，它还能替你提出你自己都没想到的问题，并给你答案。这就是为什么我觉得现在是最适合动手创造的时代。

Andrew Mayne：我也常常通过看它怎么解题学到很多，发现新的库、新的方法。我有时会给它很疯狂的任务，比如：只用一千行代码写一个语言模型，它会怎么做？有时它会失败，但你能看到它尝试的方向，然后会发现：“啊，原来还有这种办法。”

Thibault Sottiaux：我注意到，那些最会用 AI 编程的人，往往有坚实的软件工程基础。他们设计了合理的架构，搭好了代码框架，再让 AI 来帮忙，这样就能跑得更远。如果对代码本身一无所知，你就无法走到这一步。

Andrew Mayne：自从你们上线 GPT-5、能用 Codex 部署以来，使用情况如何？

Thibault Sottiaux：使用量爆炸式增长。总体增长超过 10 倍，原本就在用的用户也用得更多了，场景更复杂，时间更长。我们现在把它纳入 Plus 和 Pro 套餐里，额度也很大，这也推动了成功。

Greg Brockman：我觉得“氛围”也在转变。人们开始意识到，GPT-5 要怎么用才最合适。我们有自己一套交互外壳和工具的组合方式。一旦用户理解了这种方式，他们的效率就会极快提升。

Andrew Mayne：非常感谢两位今天来聊这些。最后还有什么想说的吗？

Greg Brockman：谢谢邀请！我们对接下来的发展非常兴奋。还有很多东西要去构建。指数级进步还在继续。而让这些工具变得人人可用、真正有用，正是我们的使命。

Thibault Sottiaux：是的，谢谢邀请！我也特别兴奋。Codex 不断进步，我们的研发速度也在加快，每天都在做更好的 Codex。就我个人而言，我现在花在和 Codex 对话上的时间可能比大多数人都多。这让我真切地感受到 AGI 的存在，也希望更多人能从中受益。

发布于：浙江

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